from sklearn.datasets import load_iris  # 导入鸢尾花数据集
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB  # 导入朴素贝叶斯包
from sklearn.metrics import accuracy_score  # 导入准确率评价函数

# 数据加载部分
iris = load_iris()  # 载入鸢尾花数据集
print('iris数据集特征')
print(iris.data[:10])  # 打印前10条数据的特征

print('iris数据集标签')
print(iris.target[:10])  # 打印前10条数据的标签

# 模型初始化
clf = GaussianNB()  # 创建一个朴素贝叶斯模型对象

# 模型训练
clf.fit(iris.data[:120], iris.target[:120])  # 使用前120个数据进行训练

# 模型预测
predictions = clf.predict(iris.data[120:])  # 用训练好的模型预测剩下的30个数据

# 打印预测结果
print("预测结果：", predictions)

# 评估模型准确性
accuracy = accuracy_score(iris.target[120:], predictions)  # 计算准确率
print('模型准确率: %.4f' % accuracy)  # 打印准确率
